本文整理匯總了Python中Data.train_data方法的典型用法代碼示例。如果您正苦於以下問題：Python Data.train_data方法的具體用法？Python Data.train_data怎麽用？Python Data.train_data使用的例子？那麽, 這裏精選的方法代碼示例或許可以為您提供幫助。您也可以進一步了解該方法所在類Data的用法示例。
在下文中一共展示了Data.train_data方法的1個代碼示例，這些例子默認根據受歡迎程度排序。您可以為喜歡或者感覺有用的代碼點讚，您的評價將有助於係統推薦出更棒的Python代碼示例。
示例1:
# 需要導入模塊: import Data [as 別名]
# 或者: from Data import train_data [as 別名]
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
import tensorflow as tf
import helper as h
import Data
# Run the Model
M=20;N=300
[X,Y]=Data.train_data(N)
s=tf.Session()
h.set_sess(s)
Xtr=tf.constant(X,shape=[N,1],dtype=tf.float32)
Ytr=tf.constant(Y,shape=[N,1],dtype=tf.float32)
X_m=tf.Variable(tf.random_uniform([M,1],minval=0,maxval=15),name='X_m')
sigma=tf.Variable(tf.ones([1,1]),dtype=tf.float32,name='sigma')
noise=tf.Variable(tf.ones([1,1]),dtype=tf.float32,name='sigma')
len_sc=tf.Variable(tf.ones([1,1]),dtype=tf.float32,name='len_sc')
s.run(tf.initialize_all_variables())
print(s.run(X_m))
X_j_m=h.jitter(X_m)
K_nm=h.tf_SE_K(Xtr,X_m,len_sc,noise)
K_mm=h.tf_SE_K(X_m,X_m,len_sc,noise)+h.tol*np.eye(M,M)